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Channel

전종현의 인사이트

@chunjonghyun

On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

9,953subscribers

-6 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001226189796
TypeChannel
Username@chunjonghyun
Created26 March 2021measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded7 August 2026
Last confirmed live18 September 2026
Measurements held15
Confirmed unchanged1 time, most recently 18 September 2026
On Telegramt.me/chunjonghyun

Topic

Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 66% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.

Growth

9,8929,9599,925.57 August 2026 — 9,959 subscribers7 August 2026 — 9,959 subscribers7 August 2026 — 9,954 subscribers11 August 2026 — 9,944 subscribers14 August 2026 — 9,939 subscribers17 August 2026 — 9,950 subscribers20 August 2026 — 9,934 subscribers24 August 2026 — 9,923 subscribers27 August 2026 — 9,922 subscribers29 August 2026 — 9,913 subscribers1 September 2026 — 9,901 subscribers5 September 2026 — 9,892 subscribers10 September 2026 — 9,909 subscribers13 September 2026 — 9,952 subscribers18 September 2026 — 9,953 subscribers9,9537 August 202618 September 2026
15 measurements spanning 42 days, net -6. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 9,882–9,969 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
18 Sept 2026, 02:409,953+1
13 Sept 2026, 23:419,952+43
10 Sept 2026, 09:599,909+17
5 Sept 2026, 04:159,892-9
1 Sept 2026, 11:539,901-12
29 Aug 2026, 21:159,913-9
27 Aug 2026, 06:549,922-1
24 Aug 2026, 00:289,923-11
20 Aug 2026, 11:339,934-16
17 Aug 2026, 16:579,950+11
14 Aug 2026, 04:159,939-5
11 Aug 2026, 03:149,944-10
7 Aug 2026, 21:349,954-5
7 Aug 2026, 01:309,959no change
7 Aug 2026, 01:189,959first reading

Engagement

29 posts held, back to 18 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 36 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
18.8%
avg views ÷ 9,953 subscribers
Avg views / post
1,870
1 post measured
Reaction rate
1.39%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 29 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 26 August 2026
Posts held29 (18 July 202626 August 2026)
Views total1,870
Reactions total26
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken29 Aug 2026, 04:32 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

Reaction mix

295 reactions across 28 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 82.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
24482.7%
👍258.47%
🦄206.78%
🤔62.03%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 28 of the 29 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 295 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 29 most recent posts we hold, published 18 July 2026 to 26 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

26 Aug 2026, 05:35 UTC≈1,870 views26 reactionsread 29 August 2026

앤파트너스에서 투자한 뤼튼이 결국 유니콘이 되었습니다 🦄 AI 캐릭터챗은 B2C 차원에서 가장 빠르게 성장하는 AI 섹터이고, 뤼튼이 이 시장을 글로벌리 리드하고 있습니다. "2021년 설립된 뤼튼은 AI 포털 ‘뤼튼’과 AI 캐릭터 챗 플랫폼 ‘크랙(Crack)’을 운영하고 있다. 크랙은 이용자가 직접 만든 캐릭터와 대화하는 서비스로, 일본(서비스명 ‘캬라푸’)과 북미(‘OOC’)에도 진출했다. 뤼튼에 따르면 지난 5월 북미에서 출시한 OOC는 3개월 만에 월 매출 100억원을 넘어서며 해외 매출이 국내 매출을 추월했다. 회사 측은 올해 총매출이 2000억원을 넘어설 것으로 예상했다. 지난해 매출은 471억원이었다." https://n.news.naver.com/article/023/0003994953?sid=105

👍116🤔5🦄4

23 Aug 2026, 01:11 UTC≈2,290 views12 reactionsread 29 August 2026

결국 스트라이프는 AI 라우팅 회사 OpenRouter를 $7b에 인수하였고, 그 과정에서 투자자들에게 보낸 서한이 공개되었다. 어떤 뷰를 가지고 이 회사를 인수했는지, 그리고 스트라이프의 전략적 방향성이 어떠한지가 잘 드러나있는 서한이다. 한동안 스테이블코인 레이어를 까는데 집중해왔다면, 이제는 토큰 레이어를 쌓아가는 스트라이프. 덕분에 다시 한번 성장 곡선이 가속화되고 있다. "다소 모호하고, 어쩌면 이미 지나치게 많이 사용된 표현일지도 모르지만, 저희는 올해 1월 1일을 ‘특이점(singularity)’의 시작으로 보기로 결정했고, 이후부터는 그 전제하에 회사를 운영해 왔습니다." "특이점이라는 말은 흔히 천년왕국적이거나 종말론적인 예측과 함께 언급됩니다. 하지만 저희가 그렇게 판단한 이유는 보다 단순합니다. 장기적인 추세에서

12

16 Aug 2026, 12:04 UTC≈3,120 views13 reactionsread 29 August 2026

너무나 많은 AI 투자건들이 이뤄지는 요즘이지만, 그중에서도 Thrive와 Greenoaks의 투자건은 반드시 살펴봐야한다고 생각한다. 그들의 투자에는 미래에 대한 힌트가 가득하다.

12🦄1

16 Aug 2026, 11:57 UTC≈3,270 views2 reactionsread 29 August 2026

VC에서 성과가 나오니 스케일이 커지고 있는 Thrive와 큐슈너의 광폭 행보. 최근 회계법인과 같은 전통적인 사업체를 인수하여 업무 프로세스에 AI를 도입해 개선시키는 홀딩 컴퍼니 Thrive Holdings는 $2b 투자를 레이즈했고, 추가로 이번주에는 큐슈너가 밥 아이거와 함께 LA 레이커스를 $12b에 인수한다고 전해졌다. 이건 Thrive Eternal과 연관된 인수라고 보여짐. https://techcrunch.com/2026/08/12/openai-backed-thrive-holdings-raises-2b-to-bring-ai-to-the-enterprise/ https://www.espn.com/nba/story/_/id/49590362/josh-kushner-bob-iger-buy-lakers-12b

1🤔1

16 Aug 2026, 11:46 UTC≈2,610 views8 reactionsread 29 August 2026

Thrive 펀드가 기록한 누적 성과는 Gross IRR 41%, Net IRR 33%. 현재 AUM은 $65b 이상이며, 이중 절반은 투자 수익으로부터 만들어졌다고 한다. OpenAI 풀베팅이 결국 엄청난 성과로 돌아오고 있는 Thrive. AI 시대의 주인공 VC가 아닐까 싶다. https://hyuni.notion.site/Thrive-Capital-Letter-26-08-3be101803900808e8444ca6878dc24a3?source=copy_link

8

11 Aug 2026, 12:28 UTC≈2,890 viewsread 29 August 2026
Forwarded from @Samsung_Global_AI_SW

IBM, Together AI와 2.4억 달러 규모 AI 인프라 계약 체결 : IBM과 Together AI는 2.4억 달러 규모 다년 계약 체결. IBM Cloud에 NVIDIA HGX B300 기반 대규모 AI 추론 클러스터를 구축하며 2027년 1분기 가동 예정 : Together AI는 해당 클러스터를 활용해 오픈소스 AI 모델 추론 서비스 제공. IBM Cloud에서 HGX B300과 Spectrum-X 이더넷을 활용한 최초의 전용 대규모 추론 클러스터 : NVIDIA에 따르면 HGX B300 기반 시스템은 이전 세대 대비 AI 팩토리 처리량을 최대 30배 개선하도록 설계 : Together AI는 최근 83억 달러 밸류에이션으로 8억 달러 규모 시리즈 C 투자 유치. 추론, 학습, 파인튜닝, 에이전틱 워크플로우를 제공하며 현

11 Aug 2026, 12:19 UTC≈2,330 views6 reactionsread 29 August 2026

Baseten과 유사한 비즈니스를 하는 Fireworks AI가 최근 Nexus라는 기능을 새롭게 출시했는데, 쉽게 설명하면 프론티어 모델 호출의 상당 부분을 더 저렴한 오픈 웨이트 모델로 자동 전환해주는 비용 최적화·라우팅 레이어다. 최근의 AI 정신(?)에 딱 맞는 기능이다. 참고로 이 Fireworks AI 또한 최근 $17.5b 밸류로 $1.5b 투자를 유치했다. 이쪽 계열의 스타트업들이 요즘 정말 빠르게 성장 중이다. "Fireworks Nexus는 개발자들이 이미 사용하고 있는 AI 도구를 오픈웨이트 모델로 구성된 관리형 레이어(managed layer)와 연결하고, 여기에 엔터프라이즈 수준의 제어 기능과 지능형 라우팅을 제공합니다." "우리가 확인한 바로는 대부분의 조직이 일상적인 작업까지 프런티어 모델 가격으로 처리하고 있

6

11 Aug 2026, 11:59 UTC≈5,990 views7 reactionsread 29 August 2026

젠슨 황의 주장은 이러하다: "그렇다면 이것이 결국 순환금융(circular financing)이 아니냐는 질문이 나올 수 있습니다. 이번 이니셔티브는 오히려 바로 그런 우려를 해결하기 위해 설계됐습니다. 우리가 하려는 것은 독립적인 장기 기관투자 자본을 AI 인프라 시장으로 끌어들이는 것입니다. 수요는 실제로 존재합니다. 프런티어 AI 연구소와 AI 네이티브 스타트업, 일반 기업, 클라우드 사업자, 그리고 AI 서비스를 구축하는 국가들로부터 수요가 발생하고 있습니다. 자본 공급자들은 각각의 프로젝트에 대해 고객과 수요, 가동률, 현금흐름, 잔존가치를 독립적으로 심사합니다. NVIDIA는 플랫폼을 제공할 뿐이고, 투자 여부는 투자자들이 독립적으로 결정합니다. 이것은 AI 인프라를 위한 개방형 자본시장이 만들어지는 시작점입니다." "그렇다면

7

11 Aug 2026, 11:37 UTC≈1,780 views13 reactionsread 29 August 2026

GPT왈: 한 문장으로 압축하면 이 글은 이렇게 읽는 것이 가장 정확하다. "AI가 철도처럼 세상을 바꿀 가능성과, 철도처럼 투자자들을 파산시킬 가능성은 동시에 존재한다. 어느 쪽이 되느냐를 결정하는 것은 기술의 유용성 자체보다 ‘AI가 현재 쌓이고 있는 거대한 자본비용을 얼마나 빨리 현금흐름으로 전환하느냐’다." --- 참고로 이 글은 이렇게 시작한다. "1870년 1월 1일, 남북전쟁 당시 북군의 전비 조달에 기여한 공로로 미국의 영웅으로 추앙받던 제이 쿡(Jay Cooke)은, 조금 멀리 내다보면 훗날 세계대전으로까지 이어지게 될 계약 하나에 서명했다." "1864년 미국 의회는 오대호와 퓨젯사운드를 연결하기 위해 노던 퍼시픽 철도회사(Northern Pacific Railway Company)를 설립했다. 최종적으로는 미네소타

13

4 Aug 2026, 05:24 UTC≈2,940 views8 reactionsread 29 August 2026

Baseten에서 공개한 Inference Engineering 가이드북. 핵심 내용을 정리하면: - AI 산업의 핵심 가치가 학습에서 추론으로 이동하고 있다. 모델을 잘 만드는 것만큼, 실제 제품에서 빠르고 저렴하며 안정적으로 서빙하는 역량이 중요해졌다. - 추론은 단순 GPU 임대가 아니라 런타임 최적화·인프라 운영·개발자 툴링을 결합한 종합 시스템 엔지니어링이다. - 오픈웨이트 모델의 성능이 폐쇄형 API를 빠르게 따라잡으면서, 기업은 자체 데이터로 모델을 튜닝하고 지능을 직접 소유·운영할 수 있게 됐다. - 핵심 최적화 기술은 양자화, KV 캐싱, 추측 디코딩, GPU 병렬화, prefill·decode 분리이며, 제품별로 지연시간·처리량·품질·비용의 균형점을 찾아야 한다. 그래서 Baseten은 무엇을 제공하냐면: "Basete

4👍2🦄2

4 Aug 2026, 05:13 UTC≈2,980 views9 reactionsread 29 August 2026

AI 모델의 추론을 배포·최적화·오케스트레이션해주는 플랫폼들이 수요가 폭증하는 가운데, 대표적으로 Baseten은 6월 말 $13b 기업가치로 펀딩을 마무리했다. "지난 1년 동안 Baseten의 매출은 20배 성장했고, 추론 처리량은 40배 증가했습니다. 이러한 성장은 AI 스택에서 추론이 가장 중요한 계층으로 부상했다는 새로운 시장 현실을 반영합니다. Baseten은 이제 추론과 포스트트레이닝 지원을 원하는 기업들이 가장 먼저 선택하는 파트너가 되었습니다." "저희는 Cursor, Notion, Lovable, Harvey, HubSpot, OpenEvidence, Abridge, Decagon, Parallel을 비롯해 이 시대를 정의하고 있는 여러 팀과 긴밀하게 협력하고 있다는 사실을 자랑스럽게 생각합니다." "앞으로의 기회는 그

👍43🦄2

2 Aug 2026, 05:11 UTC≈3,630 views12 reactionsread 29 August 2026

제미나이 로보틱스 2가 공개되었는데, 역시나 피지컬AI는 LLM의 발전 과정을 압축시켜서 진화하고 있음이 보인다. "에이전트 추론과 다중 로봇 협업을 통한 고차원적 작업의 실현" "대부분의 실제 환경에서의 작업은 긴 시간 동안 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 복잡성을 관리하기 위해, 우리의 체화된 추론(Embodied Reasoning, ER) 모델인 '제미나이 로보틱스 ER 2(Gemini Robotics ER 2)'는 로봇의 고차원적인 두뇌 역할을 하며 사용자의 지시를 처리하고 사람과 소통합니다. 이 모델은 주변 공간을 관찰하고, 작업을 완료하는 데 필요한 단계를 추론하며, VLA(시각-언어-행동 모델)와 협력하여 동작을 수행하고, 작업이 끝날 때까지 진행 상황을 추적합니다. 이러한 시스템을 통해 로봇은 복잡한 다단계 작업을 실행하

12

Showing the 12 most recent of 29 posts we hold for @chunjonghyun. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Forward network

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 18 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“전종현의 인사이트” (@chunjonghyun), 9,953 subscribers as measured 18 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/chunjonghyun.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.